Современная экономика и менеджмент переживает цифровую революцию, когда интеллектуальные системы, основанные на глубинном машинном обучении, способны взять на себя не только рутинную работу, но стратегические решения.

Классическая математическая экономика, основанная на теории оптимизации, теории игр и стохастических процессов, может быть существенно дополнена последними достижениями машинного обучения и методами искусственного интеллекта. Наш курс посвящен методам глубинного обучения (Deep Learning) и их применению для решения задач математической экономики и математического менеджмента. Каждая лекция включает в себя теоретический материал, а также практическую демонстрацию методов для решения прикладных задач экономики и менеджмента.

Курс является логическим продолжением курса «Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях», но может слушаться и независимо. Минимальные требования —l знание основ дискретной математики (графы, логика, алгоритмы), основы математического анализа, основы теории вероятности, понятия алгебры (матрицы, группы), понятия дифференциальных уравнений. Навыки программирования не предполагаются, но желательны.

Руководитель семинара
Шамин Роман Вячеславович

Организации
Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук, г. Москва